El marco YGO-Agent permite a investigadores y entusiastas desarrollar bots de IA que juegan al juego de cartas Yu-Gi-Oh usando aprendizaje por refuerzo. Envuelve el simulador YGOPRO en un entorno compatible con OpenAI Gym, definiendo representaciones de estado como mano, campo y puntos de vida, así como representaciones de acción que incluyen invocaciones, activación de hechizos/trampas y ataques. Las recompensas se basan en resultados de victoria/derrota, daño causado y progreso del juego. La arquitectura del agente usa PyTorch para implementar DQN, con opciones para arquitecturas de red personalizadas, reproducción de experiencia y exploración epsilon-greedy. Los módulos de registro registran curvas de entrenamiento, tasas de victoria y registros detallados de movimientos para análisis. El marco es modular, permitiendo a los usuarios reemplazar o extender componentes como la función de recompensa o el espacio de acción.

El Agente de IA de Azul es una solución especializada para la competición del juego de mesa Azul. Implementado en Python, modela el estado del juego, aplica búsqueda Minimax para poda determinista y utiliza Exploración en Árbol Monte Carlo para explorar resultados estocásticos. El agente emplea heurísticas personalizadas para evaluar las posiciones del tablero, priorizando patrones de colocación de fichas que generan muchos puntos. Soporta modo torneo individual, simulaciones por lotes y registro de resultados para análisis de rendimiento. Los usuarios pueden ajustar los parámetros del algoritmo, integrar en entornos de juego personalizados y visualizar árboles de decisión para entender las selecciones de movimiento.